Notice bibliographique
Résumé
Maxillofacial correction of dentofacial deformities by means of orthognathic surgery is a common procedure nowadays. However, even if maxillary and mandibular osteotomies can greatly enhance facial aesthetic and harmony, some regions of the facial skeleton remain unchanged following conventional orthognathic surgery. Of these areas, the malar prominence and the mandibular angles warrant specific considerations. Indeed, surgical correction of malar and mandibular angles hypoplasia is challenging, and the ideal procedure or material for definitive augmentation is not yet established. With recent CAD-CAM technology advances, patient specific implant (PSI) based on mirroring algorithms have proven they to be a precise, safe and reliable option for the management of post-traumatic unilateral defect of the face. Based on that experience, PSI are now introduced in aesthetic augmentation of the facial skeleton. However, bilateral cases are much more demanding for the clinician, from a planning perspective. The complete workflow, form data-acquisition to 3D virtual treatment planning and manufacturing, will be discussed, highlighting the potential pitfalls of this rather new technology. Martin Gaboury obtained his Doctor of Dental Medicine degree in 2007 at Laval University (Quebec) and then completed his residency in Oral and Maxillofacial Surgery at l’ Hospital de l’Enfant-Jesus, affiliated with Laval University (Quebec), in 2013. He is board certified in his specialty in Canada (FRCD(C)). He obtained his Master’s degree the same year, with an award-wining thesis project focusing on orthognathic surgery. In 2015, he completed a one year clinical Fellowship in Maxillofacial and Facial Plastic Surgery in Bruges, Belgium. He is a reviewer for the International Journal of Oral and Maxillofacial Surgery and is co-author of three chapters of Prof. Gwen R J Swennen’s new book, “3D Virtual Treatment Planning of Orthognathic Surgery”.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».